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深度学习及PyTorch-代码和PPT（完整版）.zip

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简介：
本资源包含深度学习教程、示例代码以及配套的演示文稿(PPT)，使用流行的PyTorch框架讲解相关理论与实践，适合初学者深入学习。 《PyTorch入门与实战》涵盖了从环境搭建到实际应用的全过程，并包括了RNN、LSTM、GAN等多个章节的内容。

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  • 深度学习及PyTorch-代码和PPT（完整版）.zip
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    本资源包含深度学习教程、示例代码以及配套的演示文稿(PPT)，使用流行的PyTorch框架讲解相关理论与实践，适合初学者深入学习。 《PyTorch入门与实战》涵盖了从环境搭建到实际应用的全过程，并包括了RNN、LSTM、GAN等多个章节的内容。
     
  • 《深度学习详解》PPT 36页完整版.pdf
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    本PDF文档为《深度学习详解》，共包含36页内容。它全面解析了深度学习的核心概念、算法及应用，并提供了丰富的实例和案例分析，适合初学者与进阶读者深入理解深度学习技术。 随着人工智能的再次兴起，深度学习成为了关键技术之一，并受到业界广泛关注。本课程侧重于介绍深度学习的相关理论基础，并详细讲解了循环神经网络、卷积神经网络等典型模型框架的基本原理。此外，为了帮助同学们更好地理解和掌握这些知识，课程还包括了一些关键内容的代码演示和运行效果展示。 如果你对深度学习或人工智能感兴趣并愿意付诸实践，请加入我们！本期课程包括以下内容： (1) 课程视频：总计8讲，每周更新一讲； (2) 测验考核题：每讲会随机产生10道题目，在限定时间内提交，总分为10分。
     
  • PyTorch深度学习代码集合
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    PyTorch深度学习代码集合是一系列基于PyTorch框架实现的深度学习模型和算法的开源代码库，适用于研究与实践。 深度学习是一种机器学习的技术，它模仿人脑的工作方式来处理数据并进行预测或决策。通过构建多层的人工神经网络模型，深度学习能够自动从大量未经标注的数据中提取特征，并用于各种应用领域如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
     
  • PyTorch深度学习PDF版
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    《PyTorch深度学习》是一本介绍使用PyTorch框架进行深度学习实践的PDF书籍，涵盖神经网络构建、模型训练及项目实战等内容。 《Deep Learning with PyTorch》这本书主要探讨了深度学习以及如何使用PyTorch这一开源机器学习库进行开发。PyTorch是一个基于Python接口的深度学习框架，因其动态计算图特性和易用性而广受欢迎。 PDF版本便于阅读和携带，并可能包含文本搜索功能。书中强调如果需要代码示例，读者可以通过相关网站或链接获取到。 书的重点在于深度学习领域的一个子集——研究如何建立多层次神经网络模型来模拟人脑的学习过程。本书由Vishnu Subramanian编写，2018年Packt Publishing出版，并受到版权法保护，未经许可不得复制和传播。书中声明作者及出版社不对信息准确性承担责任。 书籍的制作是一个团队合作的结果，包括编辑、技术编辑、校对和图形设计人员等的工作贡献。书中的内容结构一般涵盖深度学习的基础知识、PyTorch的安装与配置、张量操作、自动微分机制以及构建训练神经网络的方法等内容。 《Deep Learning with PyTorch》可能会涉及以下关键知识点： 1. 张量操作：理解数据表示的基本单位——张量，这是进行数值运算的前提。 2. 自动微分：利用PyTorch的自动微分功能简化反向传播算法实现。 3. 神经网络构建：使用nn.Module等工具定义层、损失函数和神经网络结构。 4. 训练循环：掌握模型训练的核心步骤，包括前向传播、计算损失及参数更新。 5. 数据加载与预处理：学习如何利用PyTorch的数据加载和转换功能进行数据批处理和增强。 6. GPU加速：了解使用CUDA来利用GPU资源提高大规模数据集或复杂模型的训练效率的方法。 7. 模型优化：掌握超参数调优、正则化以及调整学习率等技巧，以改善模型性能。 8. 模型部署：在完成模型训练后，如何将PyTorch构建的神经网络应用到实际生产环境中。 虽然具体的技术细节和代码示例未在此处详细展示，但可以预期本书会通过大量的实例、练习来帮助读者深入理解深度学习与PyTorch框架。
     
  • PyTorch中的深度学习-包含代码和PPT.zip
    优质
    本资源包提供了关于使用PyTorch进行深度学习的详细教程，包括丰富的代码示例和配套PPT讲解，适合初学者快速入门与实践。 深度学习与PyTorch-代码和PPT，基于pytorch的深度学习资料。
     
  • 深度学习PPT（简易版）.zip
    优质
    本资料为《深度学习PPT（简易版）》，以简洁明了的方式介绍了深度学习的基础概念、网络结构及应用案例，适合初学者快速入门。 深度学习的PPT包括六章以及教学大纲。
     
  • PyTorch深度学习入门教程及源代码
    优质
    本教程旨在为初学者提供使用PyTorch进行深度学习的基础知识和实践指导，并附有完整源代码供读者参考与练习。 Chapter 2: PyTorch Basics Chapter 3: Neural Networks Chapter 4: Convolutional Neural Networks Chapter 5: Recurrent Neural Networks Chapter 6: Generative Adversarial Networks Chapter 7: Reinforcement Learning Chapter 8: Advanced Topics in PyTorch Chapter 9: Computer Vision Chapter 10: Natural Language Processing
     
  • 基于ResNet和VGG16的PyTorch框架猫狗分类深度学习作业完整源码.zip
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    本资源提供了一个使用Python编程语言及PyTorch库，在ResNet和VGG16预训练模型基础上实现猫狗图像分类任务的深度学习项目完整代码。 深度学习作业项目使用PyTorch框架基于ResNet和VGG16网络实现猫狗分类，提供完整源码。该项目可直接下载并运行无需任何代码修改，并且能够获得95分以上的高分评价。
     
  • PyTorch深度学习实战代码示例
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    本书通过丰富的PyTorch深度学习实战案例和详细代码解析，帮助读者深入理解并掌握构建高效神经网络模型的技术与方法。 本资源包含《Pytorch 深度学习实战》一书中的代码文件，涵盖了书中涉及的所有内容。作者为伊莱 斯蒂文斯牟大恩。
     
  • 《动手学深度学习（PyTorch版）官方PPT全套下载》
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    本资源提供《动手学深度学习》(PyTorch版)课程的全部官方PPT，适合自学与教学使用，涵盖深度学习核心概念和实践技巧。 解压后，请按照文件名称进行排序，并双击第一个名为“aaai-index.htm”的文件（这是官网索引）。往下滚动页面即可找到每节课的PPT链接，方便大家免费学习。